2。定义成功。为了绘制您的道路,您需要定义长期目标。广泛考虑您在几年内如何看待自己的业务。从那里获得具体。您想在要实现某些目标时建立里程碑,并知道要执行谁。超越了销售,成本和费用,并查看真正驱动您业务的原因。可能是客户数量,重复订单,点击,产品,协作,财务指标或其他内容。然后,建立审核时间表 - 当您和您的团队审查更改假设,跟踪结果并根据需要进行更改。
罗氏认识到 AI 在生命科学研究和医疗保健领域的潜力,并专注于开发一系列与 AI 相关的解决方案,以部署在医疗环境中(例如支持 AI 的诊断应用程序),用于开发药品(即优化和加速研发),用于不同的科学决策领域,以及合规地实现患者和客户体验的商业应用。目前,AI 没有统一的定义。经合组织将 AI 系统定义为“一种基于机器的系统,出于明确或隐含的目标,从收到的输入中推断如何生成输出,例如预测、内容、建议或决策,这些输出 [可以] 影响物理或虚拟环境。不同的 AI 系统在部署后的自主性和适应性水平上有所不同。”(更多)
量子互联网的愿景是通过实现地球上任意两点之间的量子通信来增强现有的互联网技术。为了实现这一目标,应该从头开始构建量子网络堆栈,以解释量子纠缠的全新特性。第一个量子纠缠网络已经实现,但对于如何组织、利用和管理此类网络,尚无切实可行的建议。在本文中,我们试图制定框架并介绍量子互联网的一些基本架构原则。这旨在提供一般指导和一般兴趣。它还旨在为物理学家和网络专家之间的讨论提供基础。本文件是量子互联网研究小组 (QIRG) 的成果。
■ 如果您提供最少努力的提示,您将获得低质量的结果。您需要改进提示以获得良好的结果。这需要努力。■ 不要相信它说的任何话。如果它给您一个数字或事实,除非您知道答案或可以向其他来源核实,否则假设它是错误的。您将对该工具提供的任何错误或遗漏负责。它最适合您理解的主题。■ AI 是一种工具,但您需要承认使用它。请在任何使用 AI 的作业末尾附上一段,解释您使用 AI 的用途以及您使用什么提示来获得结果。不这样做违反了学术诚信政策。■ 请仔细考虑此工具何时有用。如果它不适合案例或情况,请不要使用它。
摘要本文探讨了生成AI在高等教育机构中的含义,重点是其对学术诚信和教育政策的影响。这项研究利用定性方法和基于办公桌的研究来研究在学术环境中采用生成的预训练的变压器和类似程序。由于对窃和道德含义的担忧,一些机构已经对生成AI实施了禁令,但其他机构则拥护其根据道德准则来增强教育实践的潜力。但是,这种禁令可能会忽略生成AI的优势,而忽略了学生与技术的不可避免的互动。本文通过提出指导原则来解决这些挑战,以实现在英国大学的道德和有效应用,尤其是在就业能力,教学和学习的领域。本文构成了三个主要部分:关于生成AI的现有文献的综述,对其收益和挑战的探索,实施指导原则的制定以及为未来的研究和实践实施的建议。通过此分析,该文章旨在为正在进行的高等教育中的生成AI做出贡献,从而深入了解其对教育政策和实践的影响。
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用,我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此,我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果,我们提出了几项建议,以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制,同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。
Ankeny、Munsie 和 Leach (2022) 为 iBlastoids 提出的反思、预期和审议 (RAD) 方法虽然很有价值,但需要一个锚点来确保其方法的每个过程都已充分进行。否则,反思、预期和审议可能会偏离航向或过早结束。我们建议将 RAD 方法锚定到复杂性的道德原则上;(当前或潜在的) 类器官实体在本体论和认识论上越复杂,就越需要对该实体进行道德考量。基于 Preiser 和 Cilliers (2010) 的观点,类器官实体的复杂性可以有两个关键要素;类器官实体的特征和功能(本体论复杂性),以及我们目前对类器官实体的理解的功能(认识论复杂性)。这些复杂程度越高,RAD 方法就越需要关注这些要素——以免我们忽略潜在的道德显著特征、功能或知识。例如,对于肠道类器官,反思、预期和审议可能不需要像对于脑类器官、iBlastoids 或多细胞工程化生命系统 (M-CELS) 那样强大 (Sample 等人,2019)。这至少部分是因为脑类器官、iBlastoids 或 M-CELS 等类器官实体的复杂程度超过了肠道类器官。此外,它们的复杂特征和功能中有一些元素可能被视为道德显著的。因此,RAD 流程需要更多时间和精力来解决这些特征、功能和目前的理解。负责任的研究创新 (RRI) 框架的先前迭代将重点放在更好地